基于支持向量机的人民币纸币序列号识别方法

• 作者: 李文宏 王霞 田文娟 骆科学
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 序列号识别 支持向量机 次序最小优化算法
• 年，卷（期）: 2010,（4）
• 页码范围: 462-465,471
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1219.2010.00462

摘要

实现了人民币图像预处理和序列号识别,主要研究了统计学习理论中支持向量机的次序最小优化算法,并将其构建的支持向量机用于序列号识别,解决了人民币序列号识别中小样本、非线性和高维模式识别问题.实验结果显示,与简单的BP神经网络相比,这种支持向量机货币识别方法具有较高的可实现性和识别精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李文宏	山东科技大学信息与电气工程学院	17	28	2.0	4.0
2	田文娟	山东科技大学信息与电气工程学院	1	15	1.0	1.0
3	王霞	山东科技大学信息与电气工程学院	29	369	9.0	19.0
4	骆科学	山东科技大学信息与电气工程学院	9	24	3.0	4.0